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Hoy en día, la congestión en las autovías es un pro-blema global, de hecho, casi todas las naciones lo sufren en mayor o menor grado. Entre otras inci-dencias, ésta causa pérdidas comerciales debido al aumento de tiempo de viaje y pone en peligro la calidad del medio ambiente debido a las mayores emisiones de CO2 resultantes del atasco. Se esti-ma que los gastos ocasionados por la congestión aumentarán en aproximadamente un 50% para 2050. Por estas razones, el control del tráfico para aliviar la congestión de la carretera es un problema importante a tratar por los Sistemas de Transporte Inteligentes.

Por otra parte, el adelantarse a las congestiones es un componente clave de los Sistemas de Transpor-te Inteligentes, dado que las predicciones dadas pueden ser utilizadas tanto por los conductores, con el fin de replanificar sus rutas, como por los

gestores de tráfico y autoridades, para mejorar el tráfico vehicular.

Hay una serie de circunstancias específicas que causan o agravan la congestión, la mayoría de ellas reducen la capacidad de una carretera en un tramo determinado, o durante un determinado periodo de tiempo. En muchas ciudades altamente pobladas la congestión vehicular es recurrente, y

Predecir atascos mediante Inteligencia Artificial

ENRIQUE ONIEVA CARACUEL

Investigador Post-Doctoral en DeustoTech Mobility

Profesor de Inteligencia Artificial en el Máster en Ingeniería Informática

Imagen de un atasco en una vía urbana

Efectos de los atascos

Los atascos repercuten de manera negativa en la sociedad de las siguientes maneras:

Pérdida del tiempo de los automovilistas y pasajeros. Como una actividad no productiva para la mayoría de la gente, reduce la salud económica regional.

Retrasos, lo que al final resulta en pérdida de negocio, medidas disciplinarias u otras pérdi-das personales.

Incapacidad para predecir el tiempo de viaje, lo que lleva a los conductores la asignación de más tiempo para viajar «por si acaso», y me-nos tiempo en actividades productivas.

Desperdicio de combustible, aumentando la contaminación en el aire y las emisiones de dióxido de carbono, debido al aumento de ra-lentización, aceleración y frenado.

El desgaste de los vehículos como consecuen-cia de la ralentización en el tráfico y la frecuen-cia de aceleración y frenado.

Automovilistas frustrados, el fomento de la ira de carretera y la reducción de la salud de los automovilistas.

Emergencias: si se bloquea el tráfico esto po-dría interferir con el paso de los vehículos de emergencia para viajar a sus destinos en los que se necesitan.

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se atribuye a la gran demanda del tráfico. La ma-yoría del resto se atribuye a incidentes de tránsito, obras viales y eventos climáticos. Es difícil predecir en qué condiciones un atasco sucede, pues puede ocurrir de repente. Se ha constatado que los inci-dentes pueden causar repercusiones, que luego se difunden y crean un atasco.

Gracias a la alta sensorización de la que disponen las vías en la actualidad, es posible conocer el esta-do de la vía (número de vehículos, velocidad prome-dio, y un largo etcétera) en multitud de sus puntos, y con una frecuencia lo suficientemente alta como para que los datos obtenidos sean prácticamente intratables por operadores humanos. Es ahí donde las técnicas de inteligencia artificial y de minería de datos entran en juego para, a partir de grandes can-tidades de datos, extraer conocimiento que pueda resultar de interés tanto para los operadores de trá-fico (con el fin de actuar en consecuencia) como para los propios conductores (para, llegado el caso, tomar rutas alternativas).

DeustoTech Mobility, promueve una movilidad más eficiente, sostenible, segura y confortable a través del uso de las tecnologías de la información y co-municación. Como unidad de investigación viene desarrollando sistemas basados en inteligencia ar-tificial capaces de predecir la congestión en un de-terminado punto de la carretera, en función de los datos recogidos por el sensor situado en un punto de interés de la vía, así como por lo sensores situa-dos antes y después de éste.

Gracias a las técnicas utilizadas, se obtiene, de una manera automática, un conocimiento estructurado en forma de reglas, de manera que sea comprensi-ble por cualquier persona. Así, estas técnicas permi-ten generar mensajes de la forma:

«Es muy posible que, si el flujo de vehículos actual se mantiene durante aproximadamente una hora, ocurra una retención en las inmediaciones del punto kilométrico 56»

Experimentos realizados con datos de tráfico de carreteras Californianas, en colaboración con la Universidad de Hong Kong, han demostrado que se puede predecir la aparición de un atasco con 30 minutos de antelación con un acierto superior al 95%.

Gracias a estas investigaciones, se abre campo para el desarrollo de nuevos navegadores que consideren éstas predicciones, y sean capaces, aparte de dar-nos la ruta más rápida, o más corta, darnos rutas que eviten que nos encontremos con atascos en el momento de recorrerlas.

Ejemplo típico de localización de sensores en un tramo de autovía